Název: Approximating Probability Densities by Mixtures of Gaussian Dependence Trees
Autoři: Grim, Jiří
Typ dokumentu: Příspěvky z konference
Konference/Akce: Stochastic and Physical Monitoring Systems SPMS 2014, Malá Skála (CZ), 2014-06-23 / 2014-06-28
Rok: 2014
Jazyk: eng
Abstrakt: Considering the probabilistic approach to practical problems we are increasingly confronted with the need to estimate unknown multivariate probability density functions from large high-dimensional databases produced by electronic devices. The underlying densities are usually strongly multimodal and therefore mixtures of unimodal density functions suggest themselves as a suitable approximation tool. In this respect the product mixture models are preferable because they can be efficiently estimated from data by means of EM algorithm and have some advantageous properties. However, in some cases the simplicity of product components could appear too restrictive and a natural idea is to use a more complex mixture of dependence-tree densities. The dependence tree densities can explicitly describe the statistical relationships between pairs of variables at the level of individual components and therefore the approximation power of the resulting mixture may essentially increase.
Klíčová slova: EM algorithm; Medical image analysis; Mixtures of dependence trees; Multivariate statistics; Pattern recognition
Číslo projektu: GA14-02652S (CEP), GA14-10911S (CEP)
Poskytovatel projektu: GA ČR, GA ČR
Zdrojový dokument: Stochastic and Physical Monitoring Systems, SPMS 2014, ISBN 978-80-01-05616-5

Instituce: Ústav teorie informace a automatizace AV ČR (web)
Informace o dostupnosti dokumentu: Dokument je dostupný na externích webových stránkách.
Externí umístění souboru: http://library.utia.cas.cz/separaty/2014/RO/grim-0435901.pdf
Původní záznam: http://hdl.handle.net/11104/0241872

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-180371


Záznam je zařazen do těchto sbírek:
Věda a výzkum > AV ČR > Ústav teorie informace a automatizace
Konferenční materiály > Příspěvky z konference
 Záznam vytvořen dne 2015-01-14, naposledy upraven 2021-11-24.


Není přiložen dokument
  • Exportovat ve formátu DC, NUŠL, RIS
  • Sdílet